@lisamahapatra 我發起這個討論的靈感來自我目前正在進行反規範化以提高速度。相關表現在足夠大,而且資料模型也足夠穩定,不再處於變化狀態,因此進行一些策略性的反規範化可以帶來顯著的性能提升,並且可以透過 EXPLAIN ANALYZEa 進行驗證。
@lisamahapatra 是的,如果資料模型穩定,視圖就非常棒,而且這確實只是一個體驗問題,而不是效能問題。當模型穩定下來,我們不再需要在程式碼中編寫連接操作的靈活性時,要么使用反規範化(為了效能),要么使用視圖(為了體驗)。
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共 2 則推文 · 2025年12月9日 下午3:01
@lisamahapatra 我發起這個討論的靈感來自我目前正在進行反規範化以提高速度。相關表現在足夠大,而且資料模型也足夠穩定,不再處於變化狀態,因此進行一些策略性的反規範化可以帶來顯著的性能提升,並且可以透過 EXPLAIN ANALYZEa 進行驗證。
@lisamahapatra 是的,如果資料模型穩定,視圖就非常棒,而且這確實只是一個體驗問題,而不是效能問題。當模型穩定下來,我們不再需要在程式碼中編寫連接操作的靈活性時,要么使用反規範化(為了效能),要么使用視圖(為了體驗)。